Georgy Sergeevich Golitsyn and the dynamics of atmospheres

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The pioneering contribution of G.S. Golitsyn to the theory of similarity of the circulation of planetary atmospheres, the energetics and statistics of tropical and polar hurricanes, extratropical cyclones and anticyclones, and the energetics of tornadoes is briefly described. In addition, some issues of the energetics and statistics of dust devils on Earth and Mars are considered.

全文:

受限制的访问

作者简介

M. Kurgansky

Obukhov Institute of Atmospheric Physics RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: kurgansk@ifaran.ru
俄罗斯联邦, Pyzhevsky per., 3, bld. 1, Moscow, 119017

参考

  1. Акперов М.Г., Голицын Г.С., Семенов В.А. Энергетика циклонов и антициклонов в их развитии // Докл. РАН. 2024. Т. 519. № 1. С. 535–542.
  2. Голицын Г.С. Введение в динамику планетных атмосфер. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 104 с.
  3. Голицын Г.С. Статистика и энергетика тропических циклонов // Докл. РАН. 1997. Т. 354. №4. С. 535–538.
  4. Голицын Г.С. Полярные и тропические ураганы: их энергия, размеры и количественные критерии их генерации // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2008. Т. 44. № 5. С. 579–590.
  5. Голицын Г.С. Статистика и динамика природных процессов и явлений: Методы, инструментарий, результаты. М.: КРАСАНД. 2012. 400 с.
  6. Голицын Г.С., Работа А.Н. Колмогорова 1934 г. – основа для объяснения статистики природных явлений макромира // УФН. 2024. Т. 194. № 1. С. 86–96.
  7. Голицын Г.С., Демченко П.Ф., Мохов И.И., Припутнев С.Г. Тропические циклоны: статистические закономерности функций распределения в зависимости от интенсивности и времени жизни // Докл. РАН. 1999а. Т. 366. № 1. С. 116–120.
  8. Голицын Г.С., Писаренко В.Ф., Родкин М.В., Ярошевич М.И. Статистические характеристики параметров тропических циклонов и проблема оценки риска // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1999б. Т. 35. № 6. С. 734–741.
  9. Голицын Г.С., Чернокульский А.В., Вазаева Н.В. Энергетика торнадо и смерчей // Докл. РАН. 2023. T. 513. № 1. С. 134–138.
  10. Курганский М.В. Статистическое распределение интенсивных влажно-конвективных спиральных вихрей в атмосфере // Докл. РАН. 2000. Т. 371. № 2. С. 240–242.
  11. Курганский М.В. Распределение по размеру пыльных вихрей в атмосфере // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2006. Т. 42. № 3. C. 347–354.
  12. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Статистическая физика. Ч.1. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 616 с.
  13. Balme M., Greeley R. Dust devils on Earth and Mars. Rev. Geophys. 2006. V. 44. RG3003.
  14. Barenblatt G.I., Golitsyn G.S. Local structure of mature dust storms // J. Atmos. Sci. 1974. V. 31. № 7. P. 1917–1933.
  15. Dotzek N., Kurgansky M.V., Grieser J., Feuerstein B., Névir P. Observational evidence for exponential tornado intensity distributions over specific kinetic energy // Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. L24813.
  16. Dzambo A., McFarquhar G., Sledd A., L’Ecuyer T. Assessing latent and kinetic energy trend changes in extratropical cyclones from 1940 to 2020: Results from ERA-5 reanalysis // Geophys. Res. Lett. 2023. V. 50. e2023GL105207.
  17. Golitsyn G.S. A similarity approach to the general circulation of planetary atmospheres // Icarus. 1970. V. 13. P. 1–24.
  18. Hess G.D., Spillane K.T. Characteristics of dust devils in Australia // J. Appl. Meteorol. 1990. V. 29. P. 498–507.
  19. Jackson B., Lorenz R., Davis K. A framework for relating the structures and recovery statistics in pressure time-series surveys for dust devils // Icarus. 2018. V. 299. P. 166–174.
  20. Jaynes E.T. Information theory and statistical mechanics // Phys. Rev. 1957. V. 106. P. 620–630.
  21. Kanak K.M., Lilly D.K., Snow J.T. The formation of vertical vortices in the convective boundary layer // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2000. V. 126. P. 2789–2810.
  22. Kolmogoroff A.N. Zufallige Bewegungen. Ann. Math. 1934. V. 35. P. 116–117 (перевод: А. Н. Колмогоров. Труды по теории вероятностей. М.: Наука, 1983).
  23. Kurgansky M.V. Steady-state properties and statistical distribution of atmospheric dust devils // Geophys. Res. Lett. 2006. V. 33. L19S06.
  24. Kurgansky M.V., Lorenz R.D., Rennó N.O., Takemi T., Gu Z., Wei W. Dust devil steady-state structure from a fluid dynamics perspective // Space. Sci. Rev. 2016. V. 203. P. 209–244.
  25. Kurgansky M.V. Statistical distribution of atmospheric dust devils on Earth and Mars // Boundary-Layer Meteorology. 2022. V. 184. P. 381–400.
  26. Lorenz R.D. Power law of dust devils on Earth and Mars // Icarus. 2009. V. 203. P. 683–684.
  27. Lorenz R.D. Vortex encounter rates with fixed barometer stations: comparison with visual dust devil counts and large-eddy simulations // J. Atmos. Sci. 2014. V. 71. № 12. P. 4461–4472.
  28. Lorenz R.D., Jackson B.K. Dust devil populations and statistics // Space Sci. Rev. 2016. V. 203. P. 277–297.
  29. Powell M.D., Reinhold T.A. Tropical cyclone destructive potential by integrated kinetic energy // Bull. Amer. Meteorol. Soc. 2007. V. 88. P. 513–526.
  30. Renno N.O., Burkett M.L., Larkin M.P. A Simple thermodynamical theory for dust devils // J. Atmos. Sci. 1998. V. 55. P. 3244–3252.
  31. Rényi A. On measures of information and entropy // Proceedings of the 4th Berkeley Symposium on Mathematics. Statistics and Probability. 1961. P. 547–561.
  32. Sinclair P.C. A quantitative analysis of the dust devil. Ph.D. Dissertation, University of Arizona, 1966.
  33. Smith P.J. The energetics of extratropical cyclones // Rev. Geophys. 1980. V. 18(2). P. 378–386.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».